5行Python代码实现图像分割的步骤详解_python实现图像语义分割 - CSDN文库

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5行行Python代码实现图像分割的步骤详解代码实现图像分割的步骤详解

众所周知图像是由若干有意义的像素组成的，图像分割作为计算机视觉的基础，对具有现有目标和较精确边界的图像进行分

割，实现在图像像素级别上的分类任务。

图像分割可分为语义分割和实例分割两类，区别如下：

语义分割：将图像中每个像素赋予一个类别标签，用不同的颜色来表示；

实例分割：无需对每个像素进行标记，只需要找到感兴趣物体的边缘轮廓。

图像分割通常应用如下所示：

专业检测：应用于专业场景的图像分析，比如在卫星图像中识别建筑、道路、森林，或在医学图像中定位病灶、测量面积等；

智能交通：识别道路信息，包括车道标记、交通标志等。

本博客主要通过PixelLib模块帮助用户快速便捷实现图像分割。

1、环境部署、环境部署

在进行项目设计前，需要安装所需的第三方库文件：TensorFlow、Pillow、OpenCV-Python、scikit-image和PixelLib，指令如

下所示：

pip install tensorflow

pip install pillow

pip install opencv-python

pip install scikit-image

pip install pixellib

2、语义分割、语义分割

PixelLib使用Deeplabv3+框架实现语义分割，在pascalvoc数据集上训练的Xception模型用于语义分割。

第1步：导入PixelLib模块，代码如下所示：

import pixellib

from pixellib.semantic import semantic_segmentation

第2步：创建用于执行语义分割的类实例，代码如下所示：

segment_image = semantic_segmentation()

第3步：调用load_pascalvoc_model()函数加载在Pascal voc上训练的Xception模型，代码如下所示：

segment_image.load_pascalvoc_model("deeplabv3_xception_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5")

第4步：调用segmentAsPascalvoc()函数对图像进行分割，并且分割采用pascalvoc的颜色格式进行。此函数有两个必选参

数：

path_to_image：分割的目标图像的路径；

path_to_output_image：保存分割后输出图像的路径。

将路径替换为自己环境路径即可，代码如下所示：

segment_image.segmentAsPascalvoc("path_to_image", output_image_name = "path_to_output_image")

上传图像，语义分割后效果如下所示：

也可以生成了带有分段叠加层的图像，只需要将segmentAsPascalvoc()函数的overlay属性设置为True，代码如下所示：

segment_image.segmentAsPascalvoc("sample1.jpg", output_image_name = "image_new.jpg", overlay = True)

分段叠加层效果如下所示：

3、即时分割、即时分割

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评论5

乔木Leo

2023-07-25

这篇文件的语言风格朴实，没有夸大其词，很接地气。

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